


Comment résoudre les conflits de noms dans les clauses SQL GROUP BY et ORDER BY ?
SQL GROUP BY
et ORDER BY
Conflits de noms de clauses : une solution
La requête d'origine rencontre des problèmes lors du regroupement des données par modèle matériel, type de résultat et cas en raison de conflits de noms entre la colonne d'expression CASE
calculée et la colonne source (attempt.result
). Cela conduit à plusieurs lignes pour des combinaisons de types et de cas identiques.
La solution consiste à éviter l'utilisation directe du nom de la colonne source dans la clause GROUP BY
. Voici deux approches efficaces :
Méthode 1 : Regrouper directement par l'expression CASE :
Au lieu de regrouper par attempt.result
, regroupez par l'expression CASE
elle-même :
GROUP BY model.name, attempt.type, CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END
Cela regroupe directement les données en fonction du résultat calculé de l'instruction CASE
, éliminant ainsi toute ambiguïté.
Méthode 2 : Utiliser des alias de colonne :
Attribuez un alias à la colonne de sortie de l'expression CASE
:
SELECT ..., CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END AS result1 GROUP BY model.name, attempt.type, result1
L'alias result1
distingue clairement la colonne calculée de la colonne source, résolvant ainsi le conflit. Notez que ORDER BY
donnera la priorité au nom de colonne alias (result1
) dans ce cas.
Bonne pratique : références de position
Pour éviter complètement les conflits de noms, utilisez des références de position dans les clauses GROUP BY
et ORDER BY
. Cette approche est moins sujette aux erreurs et améliore la lisibilité des requêtes, notamment dans les requêtes complexes. L'exemple ci-dessous illustre cette technique au sein d'une requête simplifiée et réécrite :
SELECT m.name, a.type, CASE WHEN a.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END AS result, CURRENT_DATE - 1 AS day, count(*) AS ct FROM attempt a JOIN prod_hw_id p USING (hard_id) JOIN model m USING (model_id) WHERE ts >= '2013-11-06 00:00:00' AND ts < CURRENT_DATE --Corrected the incomplete WHERE clause GROUP BY 1, 2, 3 -- Positional references for model.name, a.type, result ORDER BY 1, 2, 3 -- Positional references for model.name, a.type, result
Cette requête révisée est plus concise et évite les conflits de noms potentiels. N'oubliez pas de toujours vérifier que votre clause WHERE
est complète. L'original était incomplet et corrigé ci-dessus.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

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